决策树

决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法。它以树状结构构建模型，通过对数据特征进行一系列测试来预测目标变量的值。

每个内部节点表示对特征的测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点代表一个类别或预测值。

决策树的构建过程通常涉及以下步骤：

1. 选择最佳特征： 根据信息增益、基尼系数等指标选择最佳特征进行分裂。
2. 创建分支节点： 根据所选特征的不同取值创建分支节点。
3. 递归构建子树： 对每个分支节点递归地重复步骤 1 和 2，直到满足停止条件。

决策树具有易于理解、可视化和处理非线性关系等优点，但也容易过拟合。